Urgences

L’IA améliore la performance des non-radiologues sur les radiographies thoraciques

icon réservé aux abonnésArticle réservé aux abonnés
Le 08/02/24 à 7:00

Dans le cadre de cette étude, 563 radios thoraciques acquises aux urgences ont été évaluées rétrospectivement à deux reprises par trois radiologues certifiés, trois internes en radiologie et trois non-radiologues et ont été comparées à la performance de l’algorithme (photo d'illustration). © Zackstarr - Radiologist | Wikimedia

Une équipe de chercheurs de l'hôpital universitaire de Munich (Allemagne) a évalué un système d’IA basé sur un réseau de neurones convolutifs, pour la détection des pathologies pulmonaires dans un service d'urgence. Les résultats ont fait l'objet d'une publication dans la revue Chest [1].

L’IA formée sur des données publiques et expertes

Cet algorithme d'IA interprétant les radiographies pulmonaires a été entraîné sur des données publiques provenant de plusieurs hôpitaux comportant des consolidations suspectes de pneumonie, des pneumothorax, des nodules et des épanchements pleuraux. Ces pathologies qui nécessitent un traitement immédiat pour déterminer si la maladie est aiguë nécessitent un haut niveau d'expertise pour une évaluation précise. Une tâche qui n'est pas toujours simple pour les non-radiologues des urgences, parfois tenus de prendre seuls des décisions cliniques basées sur les résultats d'imagerie.

563 radios thoraciques évaluées

Dans le cadre de cette étude de validati

Il vous reste 58% de l’article à lire

Docteur Imago réserve cet article à ses abonnés

S'abonner à l'édition
  • Tous les contenus « abonnés » en illimité
  • Le journal numérique en avant-première
  • Newsletters exclusives, club abonnés

Abonnez-vous !

Docteur Imago en illimité sur desktop, tablette, smartphone, une offre 100% numérique

Offre mensuelle 100 % numérique

23 €

par mois

S’abonner à Docteur Imago

Auteurs

Solenn Duplessy

Voir la fiche de l’auteur

Bibliographie

  1. Rudolph J., Huemmer C., Preuhs A. et al., « Non-radiology Healthcare Professionals Significantly Benefit from AI-Assistance in Emergency-Related Chest Radiography Interpretation », Chest, 29 janvier 2024 (pre-proof). DOI : 10.1016/j.chest.2024.01.039.

Spécialité médicale

Pneumologie Urgence Oncologie

Modalité d’imagerie

Radiologie conventionnelle

Mots-clés

intelligence artificielle radiographie thoracique

Discussion

Aucun commentaire

Laisser un commentaire

Sur le même thème

Le fil Docteur Imago

20 Fév

15:29

Le groupe de médecine nucléaire CEI dont le siège est à Rennes rejoint le réseau Vidi et devient le premier groupe de médecine nucléaire à rejoindre le réseau.

15:00

13:11

En Inde, un garçon de six ans est décédé lors d’un examen d'IRM sous sédation dans un centre de diagnostic privé dans l'Etat d'Uttar Pradesh. La cause exacte du décès de l’enfant n’a pas encore été déterminée. Sa famille affirme qu’une dose incorrecte ou une forte d’injection lui avait été administré, informe India Today.

7:12

L'échographie de contraste (ECUS) a démontré une concordance inter-observateur quasi parfaite et une sensibilité supérieure comparée à l’échographie Doppler couleur pour détecter l’amélioration des lésions rénales indéterminées, conclut une étude parue dans la revue WFUMB Ultrasound Open.

7:00

19 Fév

16:11

Un nouveau capteur à base de lumière peut détecter des quantités incroyablement faibles de biomarqueurs cancéreux dans le sang, avant qu’il ne soit visible sur les scans, augmentant la possibilité d’une détection plus précoce et plus simple, indique un communiqué publié sur ScienceDaily.
✕
Docteur Imago

GRATUIT
VOIR